acwing 3 彻底背包

习题地址 https://www.acwing.com/problem/content/description/3/ios

题目描述
有 N 种物品和一个容量是 V 的背包,每种物品都有无限件可用。算法

第 i 种物品的体积是 vi,价值是 wi。ide

求解将哪些物品装入背包,可以使这些物品的整体积不超过背包容量,且总价值最大。
输出最大价值。spa

输入格式
第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品种数和背包容积。code

接下来有 N 行,每行两个整数 vi,wi,用空格隔开,分别表示第 i 种物品的体积和价值。blog

输出格式
输出一个整数,表示最大价值。ip

数据范围
0<N,V≤1000
0<vi,wi≤1000ci

样例get

输入样例
4 5
1 2
2 4
3 4
4 5
输出样例:
10

算法1
几乎与01背包的一维解答如出一辙,惟一的区别是v的遍历次序是递增的。
那么就是说明dp转移方程
dp[j] = max(dp[j] , dp[j-v[i]]+w[i]);
dp依赖的状态未必是i-1轮的状态 而是同一轮中较小的j。 这也符合题意。
01背包中要验证当前第i个物品是否拿仍是不拿必须依赖上一轮(i-1)轮的状态,这个状态是绝对不会出现已经拿取了第i个物品的状况。
可是在彻底背包中,因为物品有多个,可能要验证当前是否拿第i个物品所依赖的状态已经取过若干个第i个物品了
因此v的遍历是由小到大递增的。it

C++ 代码

 1 #include <iostream>
 2 #include <algorithm>
 3 
 4 using namespace std;
 5 
 6 const int N= 1010;
 7 
 8 int n,m;
 9 
10 int arr[N];
11 int v[N];
12 int w[N];
13 
14 int main()
15 {
16     cin >> n >> m;
17 
18     for(int i = 1;i <= n;i++){
19         cin >> v[i] >> w[i];
20     }
21 
22     for(int i = 1;i<=n;i++){
23         for(int j = v[i];j <= m ;j++){
24             arr[j] = max(arr[j] , arr[j-v[i]]+w[i]);
25         }
26     }
27 
28     cout << arr[m];
29 
30     return 0;   
31 }
32 
33 做者:defddr
34 连接:https://www.acwing.com/solution/AcWing/content/2191/
35 来源:AcWing
36 著做权归做者全部。商业转载请联系做者得到受权,非商业转载请注明出处。
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